By Iulia Gavrilova, AI și Etica tehnologiei la serokell.io.

Probabil ați mai auzit termenii „low-code” și „no-code” înainte.

Cod scăzut pur și simplu reprezintă o cantitate redusă de codare. O mulțime de elemente pot fi pur și simplu trase și plasate din bibliotecă. Cu toate acestea, este posibil să le personalizați prin scrierea propriului cod, ceea ce oferă o flexibilitate sporită.

Fără cod platformele nu necesită deloc cunoștințe de programare. Ele pot fi folosite de diferiți oameni, cum ar fi artiști, profesori, manageri de top. Au nevoie de inteligență artificială în munca lor, dar nu doresc să se scufunde adânc în programare și informatică. Soluțiile fără cod sunt destul de limitate în funcționalitate, dar vă permit să construiți ceva simplu rapid.

În practică, granița dintre platformele fără cod și low-code este destul de subțire. Platformele care se promovează ca „fără cod” lasă, de obicei, ceva spațiu pentru personalizare.

Platforme low-code pentru începători

Bibliotecile low-code pot fi folosite chiar și cu experiență minimă în codificare.

PyCaret

Aceasta este o bibliotecă open-source de învățare automată în Python, care vă permite să creați și să implementați modele de învățare automată cu codare minimă.

Practic, PyCaret este o alternativă low-code care poate înlocui sute de linii de cod cu doar câteva cuvinte. Mărește foarte mult viteza de dezvoltare a software-ului și îl face mai accesibil pentru începători. PyCaret este un wrapper Python peste mai multe biblioteci de învățare automată, cum ar fi scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy și multe altele.

Auto-ViML

AutoViML este un instrument care permite oricui să construiască rapid un model de învățare automată. Vă redă automat datele prin diferite modele de învățare automată pentru a descoperi care dintre ele oferă cele mai bune rezultate în fiecare caz particular. Un alt avantaj grozav este că nu trebuie să vă preprocesați datele deoarece AutoViML le curăță, le transformă și le normalizează automat. Programul funcționează cu diferite tipuri de variabile, inclusiv date textuale, numerice și vizuale.

H2O AutoML

H2O este o platformă de învățare automată open-source. Are instrumente pentru implementarea celor mai folosiți algoritmi de învățare automată, cum ar fi coborârea gradientului, regresia liniară, rețelele neuronale artificiale profunde și altele. Ceea ce este renumită această platformă este AutoML de ultimă oră. Această caracteristică asigură automatizarea procesului de construire a mai multor modele simultan, astfel încât să puteți crea și testa modele funcționale ML chiar și fără experiență anterioară.

Platforme ML fără cod pe care ar trebui să le utilizați în 2021

Iată un sortiment de platforme fără cod pe care le puteți explora dacă doriți să implementați rapid un element de învățare automată și să îl integrați cu software-ul dvs. existent.

Google Cloud Auto ML

Acest instrument fără cod permite oricui să antreneze și să implementeze modele personalizate de învățare automată fără nicio experiență ML. Platforma funcționează cu diferite tipuri de date și acoperă o gamă largă de cazuri de utilizare, de la viziune computerizată și inteligență video până la procesarea și traducerea limbajului natural. Veți putea să vă pregătiți și să stocați seturile de date și să utilizați instrumente automate pentru etichetare facilitată. Dacă aveți nevoie de mai multă putere și instrumente mai flexibile, puteți face upgrade pentru a utiliza Google Cloud.

Kit Google ML

Acest Toolkit a fost creat pentru dezvoltatorii Android și iOS care doresc să își facă aplicațiile mai atractive. API-ul său poate fi folosit pentru a implementa scanarea barelor, detectarea feței, funcțiile de etichetare a imaginilor și multe altele, fără a fi nevoie să creați un model ML de la zero. Toate procesările necesare au loc pe dispozitivul mobil al utilizatorului în timp real, așa că nu este nevoie să vă faceți griji cu privire la configurarea și găzduirea de servere scumpe.

Mașină setabilă

Mașină setabilă este un alt proiect al Google care facilitează utilizarea ML pentru aplicații și site-uri web. Această platformă este ușor de utilizat chiar și pentru persoanele care nu cunosc tehnologie datorită interfeței sale ușor de utilizat. Programul funcționează cu imagini și vă permite să antrenați aparatul să recunoască și să clasifice fotografiile. De asemenea, procesează sunete. Platforma este interesantă de jucat dacă ești începător și este, de asemenea, gratuită. Dar depinde de tine să colectezi și să pregătești datele pe care le vei folosi pentru antrenamentul modelului.

AI pista

AI pista a fost creat pentru creatorii fără experiență de programare în domeniile editării video și foto cu opțiunea ecran verde, filtrare și alte caracteristici interesante. Acest set de instrumente vă poate ajuta să vă extindeți creativitatea cu instrumente tehnologice în câteva clicuri simple, transformându-vă videoclipurile în artă cinematografică de top.

lob

Acest Platforma ML are șabloane de proiect care sunt ușor de utilizat, chiar și pentru primul tău proiect ML. Proiectul este relativ nou, așa că doar clasificarea imaginilor este disponibilă chiar acum. În viitor, creatorii săi vor, de asemenea, să lanseze șabloane de detectare a obiectelor și clasificare a datelor. Cu toate acestea, un clasificator de imagini este unul dintre cele mai utile instrumente pentru comercianți cu amănuntul, agenți de publicitate și profesioniști în afaceri, așa că asigurați-vă că îl verificați.

Evident AI

Dacă sunteți în căutarea unui instrument convenabil pentru a face predicții bazate pe date fără a scrie cod, Evident AI este pentru tine. Poate fi folosit de agenții de marketing și proprietarii de afaceri care doresc să prognozeze fluxul de venituri, să optimizeze procesele de afaceri, să construiască un lanț de aprovizionare mai eficient și să desfășoare campanii de marketing automatizate personalizate. Tot ce aveți nevoie este să furnizați date, să alegeți o coloană pe baza căreia ar fi creat algoritmul personalizat ML și să obțineți raportul.

CreateML

CreateML este o platformă de drag-and-drop ușor de utilizat de la Apple, care vă permite să antrenați modele pe dispozitivul dvs. Mac. Vă poate ajuta să construiți clasificatoare și sisteme de recomandare. Instrumentul poate procesa imagini, videoclipuri, fotografii, date tabulare și texte. Modelul pe care îl obțineți poate fi testat și implementat în aplicații IOS. Puteți previzualiza performanța modelului și puteți întrerupe, salva, relua și extinde procesul de antrenament oricând doriți. CreateML vă permite să antrenați mai multe modele pe diferite seturi de date simultan pentru un singur proiect. Are SDK Apple standard și documentație care include exemple de cod și articole explicative.

MakeML

MakeML permite dezvoltatorilor iOS să implementeze soluții de segmentare a obiectelor și de detectare a obiectelor. Folosind acest instrument, puteți contura și edita elemente nu numai în fotografii, ci și în videoclipuri. Creați-vă propriile seturi de date, construiți modele personalizate ML în câteva clicuri și integrați-vă modelul în aplicația dvs. Această platformă vă permite, de asemenea, să lucrați cu AR.

Fritz AI

Dacă sunteți în căutarea unor soluții mai interesante pentru aplicațiile iOS și Android, puteți, de asemenea, să verificați Fritz AI. Vă oferă flexibilitate în ceea ce privește cât de mult doriți să fiți investit în dezvoltarea modelelor ML - puteți antrena modele personalizate în Studio sau puteți utiliza modele pre-antrenate. În program, puteți crea sau importa propriile seturi de date, puteți monitoriza performanța modelului și îl puteți antrena din nou. Dacă dezvoltați lentile Snapchat, acest instrument vă va ajuta să adăugați învățarea automată fără cod la filtrele dvs. de realitate augmentată.

SuperAnotează

A face adnotări la videoclipuri și texte este o muncă plictisitoare, dar poate fi automatizată SuperAnotează. Soluția acoperă o multitudine de cazuri din diferite industrii, cum ar fi fotografia aeriană, conducerea autonomă, robotica și medicina. Dacă trebuie să procesați rapid imagini și nu doriți să angajați o întreagă echipă de cercetători, vă recomandăm să o verificați.

Rapid Miner

RapidMiner este un instrument creat pentru data mining. Se bazează pe ideea că analiștii de afaceri sau analiștii de date nu trebuie neapărat să programeze pentru a-și face treaba. În același timp, mineritul necesită date, astfel încât instrumentul a fost dotat cu un set bun de operatori care rezolvă o gamă largă de sarcini pentru obținerea și prelucrarea informațiilor din diverse surse (baze de date, fișiere). În general, acest instrument face analiza datelor suficient de simplă pentru ca oricine să-l folosească.

Instrumentul Ce-Dacă

Acesta este un instrument super util pentru a evalua performanța modelelor fără codare. WIT afișează vizual modul în care comportamentul modelului se modifică în timp și pe diferite subseturi de date. De asemenea, puteți compara performanța a două modele pentru a vedea care dintre ele funcționează cel mai bine.

DataRobot

DataRobot este o platformă care le permite analiștilor de afaceri să construiască analize predictive fără cunoștințe de învățare automată sau programare. Platforma folosește învățarea automată a mașinilor (AutoML) pentru a genera modele predictive precise într-o perioadă scurtă de timp. DataRobot oferă o interfață ușor de utilizat pentru a crea modele de învățare automată. În doar câțiva pași, o companie poate implementa un serviciu de analiză predictivă în timp real.

Nanonets AI

Procesarea inteligentă a documentelor este posibilă cu Nanoneți. Captează automat datele din documente, scutindu-vă de ore de gestionare manuală a documentelor. Nanonets AI procesează documente nevăzute, semi-structurate, chiar dacă nu urmează un șablon standard, validează automat datele și se îmbunătățește în timp prin mai multe utilizări.

Monkey Learn Studio

MonkeyLearn Studio oferă instrumente pentru lucrul cu date textuale și are scopul de a fi utilizat de companii. Această platformă poate eticheta automat datele de afaceri, de exemplu, bilete de asistență sau e-mailuri. De asemenea, ajută la vizualizarea datelor. MonkeyLearn facilitează lucrul cu învățarea automată, deoarece are modele gata de învățare automată care pot fi antrenate și construite fără cod.

Cuvintele finale

Aceste instrumente sunt grozave pentru ceea ce sunt: ​​platforme fără cod pentru implementarea rapidă a proiectelor simple de către experți non-tech sau începători în ML. În niciun caz, ei nu pot înlocui dezvoltarea modelelor personalizate de ML cu proiectele cu încărcare mare și consumatoare de date. Deci, dacă aveți o idee unică în minte care implică procesarea datelor mari, automatizarea proceselor industriale intensive sau modele de predicție sensibile, Contacteaza-ne. Împreună, ne putem gândi la soluții care să se potrivească nevoilor dumneavoastră specifice.

Original. Repostat cu permisiunea.

Related:

• Împingerea învățării automate fără cod până la margine
• Următoarea generație de cadre AutoML
• AutoML ușor în Python